SỰ TÁC ĐỘNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI ĐẾN CHỈ SỐ ROI (RETURN ON INVESTMENT) VÀ HIỆU SUẤT BÁN HÀNG (SALES PRODUCTIVITY)

Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo - Artificial intelligence (AI) bao hàm nhiều công nghệ khác nhau. Tuy nhiên, giá trị cốt lõi của AI nằm ở khả năng thực hiện các thao tác với độ chính xác cao, thậm chí vượt trội so với con người, qua đó tối ưu hóa thời gian để chúng ta tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Peter Drucker - “Cha đẻ của Quản trị kinh doanh hiện đại”- từng đề cập đến nội dung này trong bài viết “The Manager and the Moron” như sau: “Máy tính chỉ thực thi theo mệnh lệnh. Nó hoàn toàn không có trí khôn – và đó lại là điểm mạnh của nó. Nó buộc chúng ta phải tư duy, phải đặt ra những quy chuẩn cụ thể.” Công nghệ máy học AI (AI machine learning tools) cũng không nằm ngoài quy luật này, và càng được minh chứng rõ ràng hơn trong lĩnh vực kinh doanh, đặc biệt là bán hàng, nơi mà việc tối ưu hóa thời gian sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh lớn. Dưới đây là hai lĩnh vực AI có thể tạo ra giá trị đáng kể:

Gia tăng thời gian tiếp xúc khách hàng  

Theo thống kê, phần lớn các nhân viên kinh doanh dành chưa đến 50% thời gian của họ để giữ tương tác với khách hàng. Các ước tính cho thấy con số này chỉ vào khoảng 30% - 35%, bao gồm email, gọi điện thoại, hội thảo trực tuyến cũng như các cuộc họp trực tiếp hoặc từ xa. Nếu có thể tăng thêm 10% - 20% thời gian dành cho việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng hoặc chăm sóc khách hàng hiện tại, doanh nghiệp có thể tạo ra bước nhảy vọt về năng suất. Điều này đồng thời giúp mở rộng phạm vi thị trường tiềm năng nhờ việc tối ưu hóa chiến lược tiếp cận.

Hiện nay, các công cụ AI đã có thể hỗ trợ tiết kiệm thời gian hiệu quả trong các khâu như tự động hóa nội dung tiếp thị, cá nhân hóa email và tìm kiếm thông tin nhanh chóng về thị trường, doanh nghiệp và khách hàng tiềm năng. Các nền tảng như RNMKRS sẽ giúp nhân viên kinh doanh thực hành và nâng cao kỹ năng đàm phán ngay khi cần thiết. Nếu không ứng dụng những công cụ này, rất có thể đối thủ cạnh tranh đã đi trước bạn một bước.

Tạo lập và đánh giá khách hàng tiềm năng

Nhiều người vẫn xem AI như là một công cụ “dự đoán”, nhưng theo kinh nghiệm của tôi, điều này không hoàn toàn chính xác do tính phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào. Đặc biệt khi nhắc đến lĩnh vực tạo và đánh giá khách hàng tiềm năng, AI có thể giúp xác định các tiêu chí quan trọng một cách chính xác hơn so với các phương pháp thủ công hay phán đoán chủ quan của con người.

Đây là một yếu tố then chốt vì quy trình bán hàng tại hầu hết các công ty ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ thu hồi vốn, nhu cầu vốn lưu động và chiến lược tài chính. Khi lãi suất tăng cao, chu kỳ bán hàng kéo dài đồng nghĩa với chi phí vốn tăng, đồng thời làm giảm hiệu suất của pipeline bán hàng. Do đó, việc cải thiện quy trình tìm kiếm và đánh giá khách hàng tiềm năng mang lại lợi ích tài chính đáng kể. Đặc biệt trong các thị trường B2B, nơi có nhiều quy trình đấu thầu RFP (Request for Proposal) và yêu cầu tùy chỉnh trước khi bán, AI sẽ giúp phân bổ tài nguyên phát triển kinh doanh một cách thông minh hơn.

Các công ty như REV đang cung cấp những công cụ AI giúp nhận diện các đặc điểm chung của nhóm khách hàng hiện tại có giá trị cao nhất, khám phá các phân khúc bị bỏ sót và tạo ra nội dung phù hợp hơn thông qua AI, như các bài đăng, trang landing page hay các câu hỏi tiếp cận. Điều này giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng khách hàng tiềm năng ngay từ giai đoạn đầu, giảm đáng kể thời gian và chi phí dành cho nghiên cứu và thu thập dữ liệu.

Đi kèm với những lợi ích, các doanh nghiệp cũng cần lưu ý những thách thức trong quá trình triển khai AI để tối ưu chỉ số ROI:

1. "Garbage-In-Garbage-Out" - nguyên tắc bất biến trong công nghệ
   AI hoạt động dựa trên dữ liệu đầu vào, trong khi đó, dữ liệu CRM tại nhiều doanh nghiệp thường không đồng nhất và thiếu độ tin cậy. Điều này không xuất phát từ lỗi phần mềm mà do sự khác biệt trong cách nhân viên kinh doanh đánh giá mức độ tiềm năng và khả năng mua hàng của khách hàng, dẫn đến sự tổng hợp dữ liệu thiếu nhất quán.

Chi phí và thời gian lớn nhất không nằm ở việc mua các công cụ AI, mà là ở việc “dọn dẹp” và duy trì tính chính xác, phù hợp của dữ liệu đầu vào. Đây không đơn thuần là vấn đề công nghệ hay dữ liệu, mà là bài toán quản lý. Trong bán hàng, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi đi đôi với hệ thống đánh giá hiệu suất và quản lý hiệu quả. Cuối cùng, trách nhiệm đảm bảo điều đó thuộc về người quản lý – bởi công nghệ có thể hỗ trợ, nhưng quản lý mới là yếu tố quyết định.

2. Cập nhật dữ liệu và đào tạo lại mô hình AI là một thách thức lớn
   Khác với hệ thống lưu trữ dữ liệu truyền thống, AI tạo sinh không sao chép dữ liệu vào bộ nhớ, mà sẽ huấn luyện các mô hình học máy để nhận diện và tái tạo mối quan hệ giữa các tập dữ liệu đầu vào. Quan trọng hơn, thuật toán máy học không chỉ ghi nhớ mà còn liên tục củng cố các mô hình này, ngay cả khi thị trường và hành vi mua hàng thay đổi, khiến dữ liệu lịch sử ngày càng mất đi tính phù hợp, ảnh hưởng đến tính chính xác của AI.

Việc cập nhật và tái đào tạo mô hình AI tiêu tốn nhiều thời gian và chi phí. Theo nghiên cứu của Microsoft, quá trình này giống như việc “cố gắng loại bỏ một nguyên liệu cụ thể ra khỏi một chiếc bánh đã nướng.” Điều này dẫn đến việc AI mang lại lợi ích rõ rệt trong giai đoạn đầu, nhưng nếu không có chiến lược quản lý phù hợp, hiệu quả giảm dần nhanh chóng – một mô hình lặp lại trong nhiều ứng dụng AI hiện nay. Để AI thực sự mang lại tác động tích cực đến chỉ số ROI, doanh nghiệp cần một mô hình quản trị khác biệt, không chỉ đơn thuần là một bộ công cụ “hào nhoáng” bên ngoài.

AI đang là một chủ đề nóng, được nhắc đến khắp nơi, và nhiều nhà quản lý đang tận dụng nó để thu hút nguồn lực đầu tư. Nhưng nếu bạn là một CRO hay lãnh đạo cấp cao, đừng để những lời quảng bá được “thổi phồng” che lấp đi điều quan trọng nhất - một chiến lược thực sự. Giống như bất kỳ công nghệ nào, AI chỉ mang lại giá trị thật sự khi doanh nghiệp biết cách ứng dụng nó vào thực tiễn, gắn liền với các mục tiêu kinh doanh cụ thể và có kế hoạch triển khai rõ ràng.

(Bài viết của TS. Frank V. Cespedes trên Tạp chí Top Sales Magazine)